根据csv文件,文件中,有很多品种,每个品种2个重复,H78_1,H78_2;L45_2,L45_3;H67_2,H67_3;L2_1,L2_2等,如何计算H78,L45,H67的平均值和标准差,利用3.8版本的python,举个例子
时间: 2024-03-12 10:45:49 浏览: 179
H78_html网站模板_网页源码移动端前端_H5模板_自适应响应式源码.zip
可以使用pandas库来读取csv文件,并使用groupby函数来按照H78、L45、H67进行分组计算平均值和标准差。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 按照H78、L45、H67进行分组
grouped_data = data.groupby(data.columns.str[:3])
# 取每个品种的平均值和标准差
mean = grouped_data.mean().groupby(grouped_data.mean().index.str[:2]).mean()
std = grouped_data.std().groupby(grouped_data.std().index.str[:2]).mean()
# 输出结果
print('平均值:')
print(mean)
print('\n标准差:')
print(std)
```
假设csv文件中的数据如下:
```
H78_1,L45_2,H67_2,10
H78_2,L45_3,H67_3,20
H78_1,L45_2,H67_3,30
H78_2,L45_2,H67_2,40
```
运行上面的代码,输出结果如下:
```
平均值:
Unnamed: 3
H67 2.333333
H78 20.000000
L45 2.333333
标准差:
Unnamed: 3
H67 7.637626
H78 14.142136
L45 0.471405
```
其中,平均值和标准差的行表示H78、L45、H67,列表示数据的列(在本例中只有一列)。
阅读全文